[发明专利]一种基于大数据的业务质量评估方法和装置在审

专利信息
申请号: 201610818704.9 申请日: 2016-09-13
公开(公告)号: CN106384197A 公开(公告)日: 2017-02-08
发明(设计)人: 李明;崔岩;沈雷 申请(专利权)人: 北京协力筑成金融信息服务股份有限公司
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06K9/62
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100080 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明提供了一种基于大数据的业务质量评估方法和装置。所述方法包括获取与业务相关的特征数据,并根据业务自身的特点确定所述特征数据的存储方式;对所述特征数据进行预处理;确定业务质量的基础打分模型,所述基础打分模型中的特征权重向量为待确定;对所述特征数据中的每个特征确定行业加权系数;对所述特征数据按行业进行抽样后,得到训练样本;对所述训练样本使用机器学习随机梯度下降算法获取最优特征权重向量,所述最优特征权重向量满足所述机器学习随机梯度下降算法的误差函数局部最小;结合所述行业加权系数与机器学习获得的所述最优特征权重向量获得最终业务质量模型;根据人工整理出的不同业务的质量排名,对所述最终业务质量模型进行量化评估。
搜索关键词: 一种 基于 数据 业务 质量 评估 方法 装置
【主权项】:
一种基于大数据的业务质量评估方法,其特征在于,包括:步骤一,获取与业务相关的特征数据,并根据业务自身的特点确定所述特征数据的存储方式;步骤二,对所述特征数据进行预处理;步骤三,确定业务质量的基础打分模型,所述基础打分模型中的特征权重向量为待确定;对所述特征数据中的每个特征确定行业加权系数;对所述特征数据按行业进行抽样后,得到训练样本;对所述训练样本使用机器学习随机梯度下降算法获取最优特征权重向量,所述最优特征权重向量满足所述机器学习随机梯度下降算法的误差函数局部最小;结合所述行业加权系数与机器学习获得的所述最优特征权重向量获得最终业务质量模型;步骤四,根据人工整理出的不同业务的质量排名,对步骤三中获得的所述最终业务质量模型进行量化评估。
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